一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类: 有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进…

利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法 转自github 文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种&#…

在当今数字化时代，电商平台的市场营销策略已经离不开数据分析的支撑。数据不仅仅是冰冷的数字，它们背后隐藏着消费者行为、市场趋势以及潜在的商业机会。通过对市场大盘行业关键词数据的挖掘与分析，商家能够洞察品类表现，实现对目…

（纯属为了记录自己学习的点滴过程，引用资料都附在参考列表） 1 基本概念 什么是关键词（是什么） 大略的讲就是文章中重要的单词，而不限于词语的新鲜程度。 什么样的单词是重要的单词，恐怕这是个见仁见智的问题，所以可以根据用户需求，合理设计先验知识融进模型进行建模…

系列文章 ✓ 词向量 ✗Adam,sgd ✗ 梯度消失和梯度爆炸 ✗初始化的方法 ✗ 过拟合&欠拟合 ✗ 评价&损失函数的说明 ✗ 深度学习模型及常用任务说明 ✗ RNN的时间复杂度 ✗ neo4j图数据库 分词、词向量 TfidfVectorizer 基本介绍 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字…

前言：我大致介绍一下TextRank算法的实现，对于细节和相关公式的介绍不做过多的介绍，感兴趣的同学可以去看TextRank算法的论文（英文版）里面有具体的实现，文章下载地址http://download.csdn.net/detail/sinat_…

文章目录 TextRankPageRankTextRank关键词抽取TextRank摘要生成TextRank4ZH库的使用TF-IDF原理sklearn库中TF-IDF的使用jieba分词用于TextRank和TF-IDFTextRank PageRank textrank借鉴大名鼎鼎的pagerank，pagerank是Google在搜索引擎中计算网页重要性的算法，这是一个基于有向…

内容目录 一、分词二、设置分词三、词性信息四、关键词提取 jieba库是一个针对中文文本的分词工具库，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的中文文本预处理阶段。 主要功能: 中文分词：能够将连续的中文文本切割成有意义的词语序列&a…